При использовании ЭКФ в клинической практике снижаются риски врачебных ошибок на этапах назначения фармакотерапии, уменьшается количество осложнений и побочных эффектов от применения лекарств, сокращается время приёма врача, повышается качество оказания медицинской помощи и снижаются затраты медицинской организации на закупку медикаментов за счёт более рациональных назначений врача.
Конструктор AI чат-ботов Form.one ‒ эффективное решение для роботизации бизнес-процессов и консультирования по типовым вопросам в режиме 24/7/365.
Благодаря интуитивному интерфейсу системы вы можете всего за 15 минут создавать ботов для любых корпоративных задач без навыков программирования.
Поручите рутинные задачи роботу. Чат-бот разгрузит ваших сотрудников в 80% типовых случаев.
Бот-ассистент Form.one позволяет автоматизировать опрос и консультирование клиентов, сбор и обработку данных (в том числе и фотографий), создание документов, назначение встреч, расчет тарифов и прием оплат, и многие другие операции, а также может передавать полученные данные в ваши корпоративные сервисы.
Бот-ассистент Form.one не привязан к конкретному каналу и может работать в любых интерфейсах. Чат-бот может быть размещен на отдельной странице по ссылке, встроен в корпоративный сайт или мессенджер.
Искусственная нейронная сеть, которая выявляет корреляцию между традиционными факторами влияющими на риск возникновения сердечно-сосудистых заболеваний, таких как АД, уровень холестерина, лишний вес. С нетрадиционными параметрами, такими как образование, семейное положение, регион проживания и многими другими.
В работе программы "Neuroscan" решаются задачи автоматизации процесса расшифровки дефектограмм ультразвукового контроля рельсов съемными и мобильными средствами диагностики. Система расшифровки цифровых сигналов дефектограмм рельсов основана на принципах работы нейросети и алгоритмов машинного обучения.
Интеллектуальная платформа обеспечивает автоматизацию процессов дешифрирования данных на различных источниках.
Функционирование процессов в интеллектуальной платформе реализовано на основе технологии искусственного обучения, алгоритмов машинного обучения, системах компьютерного зрения, и адаптирована к различным видам входных данных.
Для управления всеми процессами обработки данных интеллектуальная платформа предоставляет API для взаимодействия.
Manzana Personal Offers – это аналитический модуль, который позволяет решать задачи интеллектуального подбора товаров под покупателей и, наоборот, покупателей под товары. Это позволяет создавать персональные предложения, выгодные для компании и интересные для клиента.
Модуль основан на алгоритмах предиктивной аналитики и машинного обучения.
Импорт конструкторских спецификаций (КС) из CAD- и PDM-систем. Создание электронных спецификаций в соответствии с ГОСТ ЕСКД. Поддержка единичных и групповых спецификаций. Автоматическое разузлование конструкторских спецификаций по заказам. Формирование сквозного ТП в автоматизированном режиме на основе расцеховки и цеховых ТП.
Платформа для видеоаналитики с возможностью применения любых нейронных сетей на базе Intel OpenVINO и интеграцией в существующие на рынке решения. На входе системы принимается видеопоток в формате RTSP, который режется на фреймы в соответствии с установленным кадровым делителем кадровой частоты и далее фрейм передается выбранной для камеры нейронной сети. Для большинства коммерческих задач и пилотных проектов достаточно адаптации сетей модели model_zoo. Ключевым преимуществом нашей платформы является наличие возможности последовательного и параллельного использования множества нейронных сетей, например, для детекции лиц и дальнейшего построения половозрастной структуры или детекции автомобилей и их дальнейшей классификации по маркам и моделям. Для формирования уникальных событий мы применяем траекторный анализ объектов в кадре с их реидентификайцией после перекрытия.
Для точного анализа и управления логистикой транспортной системы, в состав которой входят автобусы, маршрутные такси, троллейбусы и трамваи, необходим подсчет статистики пассажиропотока.
Подсчет входящих пассажиров необходим для создания новых маршрутов, оптимизации существующих, уточнения количества задействованных транспортных средств на маршруте и составление расписания, а также для минимизации рисков воровства со стороны водителей на коммерческих маршрутах.